국내 서해대교, 인천대교와 같은 장대교량은 대부분 빈번하게 태풍에 의해 영향을 받는 해안에 위치하였으며, 교량의 길이가 긴 만큼 풍하중에 의한 영향이 다른 하중에 비해 상대적으로 크기 때문에 내풍 안정성을 확보하기 위해 정확한 설계풍속을 산정하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 태풍의 기후학적 특성 인자로 중심기압깊이, 태풍이동속도, 태풍이동방향, 최단접근거리를 결정하였으며, 태풍의 기후학적 특성들의 확률 분포를 추정하고, 바람장 모형과 중심기압상승 모형을 적용하여 몬테카를로 시뮬레이션을 실시하였다. 분석결과, 대체적으로 제주도와 남해안 지역의 재현기간 풍속이 크게 나오며 고위도로 갈수록 작아지는 특징을 나타냈다. 이와 같은 특징이 나타난 가장 큰 원인은 고위도 분석지점 표본 태풍의 중심기압이 저위도 분석지점 표본 태풍의 중심기압보다 높기 때문으로 판단되며, 또한 우리나라에 해상에서 육지로 이동하면서 쇠퇴기를 겪어 점차 약해지기 때문인 것으로 분석되었다. 또한, 시뮬레이션 결과를 도로교 설계기준 100년 재현기간 풍속(10분 평균, 지상 10m, 지표조도 II)과 비교한 결과, 태풍시뮬레이션의 결과가 낮게 나타났으며, 이러한 점을 볼 때 도로교 설계기준의 기본 풍속이 높게 산정되어 있다고 판단되며, 기상자료 분석과 같은 추가적인 연구를 통해 기본풍속 조정에 대한 연구가 수행 되어야 할 것으로 사료된다.
The Ln-least method is commonly used to estimate the Weibull parameters from the observed wind speed data. In previous studies, the bin method has been used to calculate the cumulative frequency distribution for the Ln-least method. The purpose of this study is to obtain better performance in the Ln-least method by applying probability plotting position(PPP) instead of the bin method. Two types of the wind speed data were used for the analysis. One was the observed wind speed data taken from three sites with different topographical conditions. The other was the virtual wind speed data which were statistically generated by a random variable with known Weibull parameters. Also, ten types of PPP formulas were applied which were Hazen, California, Weibull, Blom, Gringorten, Chegodayev, Cunnane, Tukey, Beard and Median. In addition, in order to suggest the most suitable PPP formula for estimating Weibull parameters, two accuracy tests, the root mean square error(RMSE) and $R^2$ tests, were performed. As a result, all of PPPs showed better performances than the bin method and the best PPP was the Hazen formula. In the RMSE test, compared with the bin method, the Hazen formula increased estimation performance by 38.2% for the observed wind speed data and by 37.0% for the virtual wind speed data. For the $R^2$ test, the Hazen formula improved the performance by 1.2% and 2.7%, respectively. In addition, the performance of the PPP depended on the frequency of low wind speeds and wind speed variability.
This study calculated wind speed at the height of 10 m using a disaster prediction model(Florida Public Hurricane Loss Model, FPHLM) that was developed and used in the United States. Using its distributions, a usable information of surface wind was produced for the purpose of disaster prevention when the typhoon attack. The advanced research version of the WRF (Weather Research and Forecasting) was used in this study, and two domains focusing on South Korea were determined through two-way nesting. A horizontal time series and vertical profile analysis were carried out to examine whether the model provided a resonable simulation, and the meteorological factors, including potential temperature, generally showed the similar distribution with observational data. We determined through comparison of observations that data taken at 700 hPa and used as input data to calculate wind speed at the height of 10 m for the actual terrain was suitable for the simulation. Using these results, the wind speed at the height of 10 m for the actual terrain was calculated and its distributions were shown. Thus, a stronger wind occurred in coastal areas compared to inland areas showing that coastal areas are more vulnerable to strong winds.
Chalamcharla, Seshaiah C.V.;Doraiswamy, Indhumathy D.
Wind and Structures
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제23권4호
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pp.351-366
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2016
Nowadays, wind energy is the most rapidly developing technology and energy source and it is reusable. Due to its cleanliness and reusability, there have been rapid developments made on transferring the wind energy systems to electric energy systems. Converting the wind energy to electrical energy can be done only with the wind turbines. So installing a wind turbine depends on the wind speed at that location. The expected wind power can be estimated using a perfect probability distribution. In this paper Weibull and Weibull distribution with multiple parameters has been used in deriving the mathematical expression for estimating the wind power. Statistically the parameters of Weibull and Weibull distribution are estimated using the maximum likelihood techniques. We derive a probability distribution for the power output of a wind turbine with given rated wind speeds for the regions where the wind speed histograms present a bimodal pdf and compute the first order moment of this distribution.
최근 기후변화로 인해 태풍강도가 강화됨과 동시에 빈도가 늘어나는 추세이나, 설계기준에 제시된 풍하중 산정식은 1990년대 중반까지 측정된 풍속자료를 근거로 하고 있어 재검토가 필요한 상황이다. 이 논문에서는 1961년부터 2008년까지 전국 76개 관측소에서 측정된 풍속자료를 기초로 통계적 수법을 이용하여 건물, 교량 등 토목구조물의 내풍설계에 적용할 수 있는 기본풍속을 산정하였다. 풍속의 재현기대값은 Gumbel의 적률법에 의해 구하였으며, 풍속측정 지점의 100년 재현기대값을 근거로 지역별 기본풍속을 제안하였다. 지역별로 구해진 결과는 기존의 연구결과 및 설계기준에 제시된 값과의 비교를 통하여 검토하였으며, 설계에 적용할 수 있도록 주요지역의 설계기본풍속을 4개 권역으로 구분하여 제시하였다.
Data of the typhoon affecting Korean peninsula from 1951 to 2005 are obtained from the RSMC best track and six climatological characteristics of the typhoons are examined. Local wind speeds are obtained by the physical model for wind fields. Typhoons are generated by the Monte Carlo simulation and their wind speeds are distributed using Weibull CDF. Simulated typhoon wind speeds are used to obtain different wind speeds corresponding their mean recurrence intervals.
This paper introduces an evolutionary nonlinear regression based compensation technique for the short-range prediction of wind speed using AWS(Automatic Weather Station) data. Development of an efficient MOS(Model Output Statistics) is necessary to correct systematic errors of the model, but a linear regression based MOS is hard to manage an irregular nature of weather prediction. In order to solve the problem, a nonlinear and symbolic regression method using GP(Genetic Programming) is suggested for a development of MOS wind forecast guidance. Also FCM(Fuzzy C-Means) clustering is adopted to mitigate bias of wind speed data. The purpose of this study is to evaluate the accuracy of the estimation by a GP based nonlinear MOS for 3 days prediction of wind speed in South Korean regions. This method is then compared to the UM model and has shown superior results. Data for 2007-2009, 2011 is used for training, and 2012 is used for testing.
High-resolution atmospheric numerical system was set up to simulate the motion of the atmosphere and to produce the wind map on land. The results of several simulations were improved compare to the past system, because of using the fine geographical data, such as terrain height and land-use data, and the meteorological data assimilation. To estimate surface maximum wind speed when a typhoon is expected to strike the Korea peninsula, wind information at the upper level atmosphere was applied. Using 700hPa data, wind speed at the height of 300m was estimated, and surface wind speed was estimated finally considering surface roughness length. This study used formula from other countries and estimated RMW but RMW estimation formula apt to Korea should be developed for future.
In this study, we analyzed the characteristics of flow around the Daeyeon automatic weather station (AWS 942) and established formulas estimating inflow wind speeds at a computational fluid dynamics (CFD) model domain for the area around Pukyong national university using a computational fluid dynamics (CFD) model. Simulated wind directions at the AWS 942 were quite similar to those of inflows, but, simulated wind speeds at the AWS 942 decreased compared to inflow wind speeds except for the northerly case. The decrease in simulated wind speed at the AWS 942 resulted from the buildings around the AWS 942. In most cases, the AWS 942 was included within the wake region behind the buildings. Wind speeds at the inflow boundaries of the CFD model domain were estimated by comparing simulated wind speeds at the AWS 942 and inflow boundaries and systematically increasing inflow wind speeds from $1m\;s^{-1}$ to $17m\;s^{-1}$ with an increment of $2m\;s^{-1}$ at the reference height for 16 inflow directions. For each inflow direction, calculated wind speeds at the AWS 942 were fitted as the third order functions of the inflow wind speed by using the Marquardt-Levenberg least square method. Estimated inflow wind speeds by the established formulas were compared to wind speeds observed at 12 coastal AWSs near the AWS 942. The results showed that the estimated wind speeds fell within the inter quartile range of wind speeds observed at 12 coastal AWSs during the nighttime and were in close proximity to the upper whiskers during the daytime (12~15 h).
In this paper, a simple algorithm is proposed to estimate wind speed and direction which can significantly improve the landing performance of an unmanned parafoil. The proposed algorithm is applied to flight test data along with other known algorithms and the results are compared and discussed. The proposed algorithm shows comparable performance while it can still be applied to the parafoil under control.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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